今天给各位分享为什么不建议学操作系统的知识,其中也会对为什么不建议用人工智能进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!
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为什么不建议学操作系统
我是计算机专业毕业的,当年计算机专业的学习都是以编程为主,C语言,JAVA等,并没有操作系统这样的专业级别的课程,这些年国家数字科技的打理发展,对于计算机软件知识的需求突然增大,但大部分都是软件变成算法AI和网络相关,对于操作系统需求的人员是很少的,所以要适应国家的发展需求来学习知识
学人工智能好不好
有关机器学习领域的最佳介绍,请观看Coursera的AndrewNg机器学习课程。它解释了基本概念,并让你很好地理解最重要的算法。
有关ML算法的简要概述,查看这个TutsPlus课程“MachineLearningDistilled”。“ProgrammingCollectiveIntelligence”这本书是一个很好的资源,可以学习ML算法在Python中的实际实现。它需要你通过许多实践项目,涵盖所有必要的基础。这些不错的资源你可能也感兴趣:
PererNorvig的UdacityCourseonML(MLUdacity课程)TomMitchell在卡梅隆大学教授的AnothercourseonML(另一门ML课程)YouTube上的机器学习教程mathematicalmonk二、深度学习
关于深度学习的最佳介绍,我遇到最好的是DeepLearningWithPython。它不会深入到困难的数学,也没有一个超长列表的先决条件,而是描述了一个简单的方法开始DL,解释如何快速开始构建并学习实践上的一切。它解释了最先进的工具(Keras,TensorFlow),并带你通过几个实际项目,解释如何在所有最好的DL应用程序中实现最先进的结果。
在Google上也有一个greatintroductoryDLcourse,还有SephenWelch的greatexplanationofneuralnetworks。
之后,为了更深入地了解,这里还有一些有趣的资源:
GeoffreyHinton的coursera课程“NeuralNetworksforMachineLearning”。这门课程会带你了解ANN的经典问题——MNIST字符识别的过程,并将深入解释一切。MITDeepLearning(深度学习)一书。UFLDLtutorialbyStanford(斯坦福的UFLDL教程)deeplearning.net教程MichaelNielsen的NeuralNetworksandDeepLearning(神经网络和深度学习)一书SimonO.Haykin的NeuralNetworksandLearningMachines(神经网络和机器学习)一书三、人工智能
“ArtificialIntelligence:AModernApproach(AIMA)”(人工智能:现代方法)是关于“守旧派”AI最好的一本书籍。这本书总体概述了人工智能领域,并解释了你需要了解的所有基本概念。
来自加州大学伯克利分校的ArtificialIntelligencecourse(人工智能课程)是一系列优秀的视频讲座,通过一种非常有趣的实践项目(训练AI玩Pacman游戏)来解释基本知识。我推荐在视频的同时可以一起阅读AIMA,因为它是基于这本书,并从不同的角度解释了很多类似的概念,使他们更容易理解。它的讲解相对较深,对初学者来说是非常不错的资源。
大脑如何工作
如果你对人工智能感兴趣,你可能很想知道人的大脑是怎么工作的,下面的几本书会通过直观有趣的方式来解释最好的现代理论。
JeffHawkins的OnIntelligence(有声读物)G?del,Escher,Bach我建议通过这两本书入门,它们能很好地向你解释大脑工作的一般理论。
其他资源:
RayKurzweil的HowtoCreateaMind(如何创建一个头脑RayKurzweil)(有声读物).PrinciplesofNeuralScience(神经科学原理)是我能找到的最好的书,深入NS。它谈论的是核心科学,神经解剖等。非常有趣,但也很长–我还在读它。四、数学
以下是你开始学习AI需要了解的非常基本的数学概念:
微积分学
KhanAcademyCalculusvideos(可汗学院微积分视频)MITlecturesonMultivariableCalculus(MIT关于多变量微积分的讲座)线性代数
KhanAcademyLinearAlgebravideos(可汗学院线性代数视频)MITlinearalgebravideosbyGilbertStrang(GilbertStrang的MIT线性代数视频)CodingtheMatrix?(编码矩阵)–布朗大学线程代数CS课程概率和统计
可汗学院Probability(概率)与Statistics(统计)视频edxprobabilitycourse(edx概率课程)五、计算机科学
要掌握AI,你要熟悉计算机科学和编程。
如果你刚刚开始,我建议阅读DiveIntoPython3(深入Python3)这本书,你在Python编程中所需要的大部分知识都会提到。
要更深入地了解计算机编程的本质–看这个经典的MITcourse(MIT课程)。这是一门关于lisp和计算机科学的基础的课程,基于CS-结构和计算机程序的解释中最有影响力的书之一。
六、其他资源
Metacademy?–是你知识的“包管理器”。你可以使用这个伟大的工具来了解你需要学习不同的ML主题的所有先决条件。kaggle?–机器学习平台2020年了,大数据、人工智能专业还值得报考吗
大数据,人工智能专业是新工科,是国家未来战略发展的专业,前景发展非常好,那么2020年还值得报考吗?我只能告诉你,目前这两个专业人才缺乏上百万,你说值得报考不!
就像软件工程专业一样,很多学生说软件工程人才太多了,但每年软件工程就业率高居第一,毕业月薪第一,你能说软件工程不能报考么?
现在随着科技发展,4G向5G发展,未来肯定会进入智能时代,大数据和人工智能是两个较为火爆的专业,值得期待!
早前,关于新增专业中,人工智能增加了180所大学,高居新增专业数量第一,大数据紧随其后,新增了138所,可见这两个专业人才是多么匮乏,及需要高校培养一批科研人才啊!
不过,两个专业需求人才较大,但他们属于“学霸”专业,两个专业每年报考人数较多,竞争激烈,招生分数非常高,211大学的大数据、人工智能专业招生分数至少在600分以上吧,学生们要谨慎报考!
但付出就会有回报的,大数据、人工智能需要人才大,就业率高,工资真的非常高,这两个专业人才就业一般都是年薪制,如果能考研,那工资更有可能年薪50万以上,而且属于越有经验越吃香专业,前景非常可观,感兴趣的学生可以报考!
为什么有人觉得人工智能会毁灭人类
为什么不允许复制人类自己?人有邪恶之心,如设置臭恶的智能者来控制那就麻烦了,大家看美帝敢挑战任何一国或一群国,由于各国是一盘散沙,他指那打那!哪个单挑能赢?人类可能被邪恶的智能机器人毁掉!
好了,文章到这里就结束啦,如果本次分享的为什么不建议学操作系统和为什么不建议用人工智能问题对您有所帮助,还望关注下本站哦!
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